大數據實習計劃精選(九篇)

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第1篇：大數據實習計劃范文

關鍵詞：大數據；可視化；數據倉庫；市場監管

引言

運用大數據技術來加強對市場主體的服務和監管，是促進政府職能轉變、簡政放權和優化服務的有效手段，也是近年來的發展趨勢[1]。國務院辦公廳的《國務院辦公廳關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》中要求，各級政府部門都要充分認識運用大數據技術加強對市場主體服務和監管的重要性，通過運用大數據技術來提高對市場主體的服務水平、加強和改進新形勢下的市場監管能力，并以此為動力推進政府和社會信息資源的開放和共享，提高政府部門運用大數據技術的水平。為了進一步加強和改進市場監管方法，提升市場監管部門的市場主體服務能力，順應大數據時代潮流，運用大數據技術加強對市場主體的服務和監管，促進政府職能轉變，做好簡政放權和優化服務，在現有軟硬件資源的基礎上，整合原工商、質監、食藥監、物價、知識產權等相關部門各個業務系統的數據，建設基于可視化技術的市場監管大數據分析系統。基于可視化技術的市場監管大數據分析系統由數據倉庫、大數據分析軟件及相關軟硬件設備組成。

1系統架構

系統采用松耦合、高聚合、多層次和面向服務的體系結構，堅持功能實用、接口規范和高響應時效的原則，采用J2EE架構和多服務器、虛擬化和集群化的部署方式。支持Oracle、mysql、SqlServer、DB2等主流數據庫，支持Hadoop分布式系統基礎架構。采用了兼容性較好的B/S模式，并結合當前科技創新工作的要求，支持Linux系統客戶端下的火狐、谷歌等主流瀏覽器。系統的基本架構如圖1所示。系統的數據源來自原工商、質監、食藥監、物價、知識產權等多個部門不同廠家、不同版本的業務軟件，經過數據清洗模塊對各部門的數據進行整理、清洗，存入數據倉庫。J2EE平臺調用數據分析模型接口對數據倉庫中的數據進行分析，并通過可視化工具以圖、表等形式對結果進行可視化輸出。

2數據預處理

由于數據源所在的數據產生部門、數據庫廠商和版本各不相同，數據庫中表結構的差異較大，必須先對從各數據源中抽取的數據進行預處理，將清洗整理過的數據存儲到數據倉庫中，才能把數據完整、有效地提供給數據分析模塊進行分析，并對分析產生的結果進行可視化輸出。

2.1源數據抽取針對多部門不同的數據庫系統，都開發了相應的數據庫接口進行數據抽取，對于未采用數據庫進行存儲的數據，則通過從軟件用戶端界面手動導入的方法進行抽取。抽取到的源數據保存在前置數據庫中。前置數據庫提供了自定義表結構功能，用戶可通過數據導入模塊自行定義表結構和數據表中的字段屬性，以便靈活導入未經過事先定義的數據。以市場監管工作中的反不正當競爭監管數據為例，通過數據抽取模塊將行政執法的基本數據（案件號，案件名稱，當事人，案值，處罰金額，立案時間等）導入系統后，系統將數據自動轉化并存儲至前置庫的數據表中，數據表中相關字段的屬性自動根據導入的字段類型進行判斷，若表中部分字段內容缺失，系統先以默認值填充，待數據清洗時進一步處理。前置庫中的行政執法信息數據如表1所示。

2.2數據清洗

數據清洗是對前置庫中的數據進行校驗和審查的過程[2]。數據清洗的目的是刪除前置庫中的重復信息、糾正錯誤數據，并將字段值的單位進行統一[3-6]。來自各部門的歷史數據往往存在數據重復、無效值、空值等實際情況，需要對其進行數據清洗后再存儲到數據倉庫中以供進一步分析展示使用。對源數據的數據清洗主要采用以下方法進行。對源數據中屬性值均相等的數據視為重復信息，將其進行合并處理，只保留一條重復的數據。對源數據中的存在空值的不完整信息，若某個屬性存在的空值過多，且該屬性對所展示的問題不是特別重要，則刪除該屬性；若該屬性僅存在少量空值，則判斷該屬性與其它屬性間的相關性，存在相關性的根據其他屬性的值和相關規則推測該屬性的值，無法推測的保留空值。若處理后的某條數據存在的空值仍然過多，則將此條數據刪除，否則保留此條數據并保留空值。對源數據中日期等格式不規范的數據進行格式轉換，將不同的數據格式轉換成統一格式。清洗后的數據存儲在數據倉庫中，供數據分析模型和可視化工具讀取并產生可視化分析結果。

3基于可視化技術的大數據分析系統

利用數據可視化工具，開發市場監管大數據可視化平臺，將處理過的市場監管數據以多種類型的圖、表等形式直觀地展現出來，并對展現出來的信息進行標注、解析、匯總和分析，系統能直觀的顯示出市場主體的基本概況、發展趨勢、風險預警等信息。

3.1數據可視化技術

數據可視化技術是通過算法和工具對多維的信息空間進行定量的處理和計算，將大型數據集中的數據處理后以圖形圖像形式表示出來，從而將數據中隱藏的信息直觀地展現給用戶[7-9]。目前數據可視化技術已經提出了多種方法，根據原理的不同可以劃分為面向像素的技術、基于幾何的技術、基于圖像的技術、基于圖標的技術、基于層次的技術和分布式技術等[10-12]。

3.2市場監管大數據分析系統

市場監管大數據分析系統運用大數據技術來提高市場監管部門的公共服務能力，對市場主體事中后監管數據進行高效的采集和整合。系統利用市場監管大數據，制定規范了市場監管大數據標準體系，將大數據分析結果作為提高市場監管治理能力重要手段，不斷提高服務和監管的針對性和有效性。市場監管大數據分析系統主要包括數據倉庫平臺及分析展示平臺兩大部分。數據倉庫平臺將原有各單位業務軟件中的數據進行抽取，進行清洗及格式轉換后存儲在數據倉庫中；大數據分析展示平臺將數據倉庫中的數據通過建模，以可視化的方式將結果展示給市場監管人員，提高市場監管部門的公共服務能力和事中事后監管水平。數據分析平臺包括綜合查詢、業務分析、風險預警、決策支持、綜合分析等主要功能模塊及年報監控、統計報表等輔助功能模塊。系統的主要功能模塊如圖2所示。其中，大數據分析工具主要采用集成了報表引擎、全文檢索引擎、多維分析引擎、數據挖掘引擎及數據可視化組件中的BI工具實現。通過數據可視化BI組件，為用戶提供應用層各功能模塊的分析結果可視化輸出，實現了市場主體分析的GIS熱力圖、放射性樹狀圖、標簽云等各類圖形和報表輸出等功能。

4系統實用效果

市場監管大數據分析系統通過對數據倉庫中登記注冊、信用監督、特種設備、食品藥品安全、知識產權等幾大數據源的數據進行抽取、清洗等預處理，將預處理后的數據進行挖掘分析，并對結果以圖、表等可視化方式輸出，效果簡潔直觀。市場監管大數據分析系統的每個模塊根據業務種類劃分子模塊，每個子模塊均支持多種方式的可視化輸出，為市場監管人員提供決策支持。系統可對各類數據進行分析統計，形成特定的圖表，可通過自定義條件對分析數據進行篩選，點擊圖表上的相關內容可向下一級進行鉆取，查看下一級的分析圖表。圖3是上年各月度行政執法立案和處罰數趨勢圖。由圖3中可以看出，上一年第二季度的行政執法立案數和處罰數較多；前三季度行政執法立案數和處罰數基本呈現正相關聯系，而第四季度由于市場監管政策變化，行政執法處罰數出現明顯下降；2月份由于傳統假期，行政執法立案數和處罰數都明顯較少。圖4是市場主體分布情況的GIS熱力圖顯示，根據市場主體的分布密度不同顯示出不同的顏色。市場主體的分布密度越大，GIS熱力圖中的顏色就越深，市場主體分布密度小的區域顏色越淺。由圖4可以看出，濱湖區和新吳區的市場主體分布密度較大，主要原因是這兩個區的高新科技產業園較多，市場主體主要集中在產業園及其周邊；對郊區而言，工業集中區及其周邊的顏色較深，傳統農業鄉鎮的熱力圖顏色較淺，結果符合該市城鄉發展的實際情況。

第2篇：大數據實習計劃范文

關鍵詞：注冊會計師；審計；獨立性

中圖分類號：F239 文獻標識碼：A

收錄日期：2015年9月9日

一、獨立性的含義及維護和保持獨立性的意義

（一）獨立性的含義。獨立性是注冊會計師履行鑒證業務的靈魂，因為注冊會計師要以自身的信譽向社會公眾表明被審計單位的財務報表是真實與公允的。在市場經濟條件下，投資者主要依賴財務報表判斷投資風險，在投資機會中做出選擇。如果注冊會計師與客戶之間不能保持獨立，存在經濟利益、關聯關系或屈從于外界壓力，就很難取信于社會公眾。根據國內外的相關文獻，在此我們給出相關定義：獨立性包含實質上的獨立和形式上的獨立。實質上的獨立是指注冊會計師在發表意見時其專業判斷不受影響，公正執業，保持客觀和專業懷疑；形式上的獨立，是指會計師事務所或鑒證小組避免出現這樣重大的情形，使得擁有充分相關信息的理性第三方推斷其公正性、客觀性或專業懷疑受到損害。

（二）維護和保持獨立性的重要意義。注冊會計師的職業性質決定了其對社會公眾應承擔的責任。為使注冊會計師切實擔負起這種神圣的職責為社會公眾提供高質量的、可信賴的專業服務，就必須大力加強注冊會計師的職業道德。獨立、客觀、公正是注冊會計師職業道德中的三個最重要的概念，也是對注冊會計師職業道德的三條最重要的要求。獨立性作為注冊會計師職業道德中的三個重要概念之一，同時也是客觀、公正的前提。客觀性原則和公正性原則具有無形性，因此必須有獨立性原則從制度上加以保證，這樣才能能真正取信于公眾。因此，保持注冊會計師的獨立性對于其職業道德的維護以及其行業的發展均有重要意義。

二、影響注冊會計師獨立性的因素

（一）被審計公司的治理結構。如果說所有者和經營者形成第一委托關系的話，那么其與注冊會計師則構成第二委托關系。上述委托關系只有在清晰明確的情況下，注冊會計師審計獨立性才能得到保證。然而，在我國經濟轉軌過程中，由于公司治理結構不完善，存在“所有者缺位”、“內部人控制”、“一股獨大”等缺陷，致使審計委托關系模糊。審計委托人實際上并非是公司的所有者，而是集公司決策權、監督權、管理權于一身的管理當局。雖然此類事項按規定要股東大會決議通過，但在少數股東絕對控股的情況下，這僅僅成為一種形式。由公司經營管理層聘請注冊會計師審計監督自身的經營行為，在外界看來，注冊會計師從形式上就無法獨立于被審計公司，無法去談審計獨立性。

（二）為審計客戶提供非審計業務。非審計業務主要是會計服務、稅務、管理咨詢等。注冊會計師對同一企業既提供法定審計業務又提供非審計業務，會過多的涉足企業事務，從而與客戶管理當局形成一種“只可意會，不可言傳”的親密關系。雖然注冊會計師不是決策者，但他是決策過程的參與者，在提出建議、進行可行性研究、判斷最優方案的過程中，注冊會計師一直與管理當局親密接觸。這種工作上的接觸會導致注冊會計師和管理當局之間形成人格上微妙的相互作用，從而削弱注冊會計師的獨立性。此外，注冊會計師開展非審計業務，其質量可以用客戶的經營成果加以衡量；同時，管理當局也是根據評估管理者的標準來評估注冊會計師的工作。也就是說，注冊會計師的聲望取決于他的成果。那么，注冊會計師在非審計業務的結果中就不可避免地與客戶存在著財務利益關系。在這種情況下，注冊會計師的獨立性就不可避免地會受到懷疑。

（三）注冊會計師事務所的組織形式及規模。我國會計師事務所組織形式有有限責任制和合伙制兩種。其中，合伙制不到10%，九成以上事務所是有限責任公司。二者最本質的區別是：合伙制以所有資產和合伙人個人財產承擔責任；有限責任制僅以公司資產來承擔責任。由于合伙制負有無限責任，因此合伙制事務所不敢為蠅頭小利而冒以家庭財產作賠的風險；而有限責任制事務所以個人出資額為限作為賠償的砝碼，當造假利益大于賠償額時，就可能因利益驅動而滿足委托方不合理要求，從而損害注冊會計師的獨立性。

事務所的規模也是影響審計獨立性的重要因素。迪安諾研究認為，大型事務所比小型事務所更有可能抵制出具報告虛假行為的壓力。這是因為，一方面小型事務所收入少，當承接大客戶所得收入占其總收入比重較大時，就會迎合客戶的要求，迎合的同時便喪失了獨立性；另一方面小型事務所規模小，如果又采取有限責任的組織形式，則可能發生的損失很小，由此容易進行職業冒險，損害獨立性。目前，我國會計師事務所規模小，所處地區分散，真正意義上的全國所比較少，很多事務所還是以地區業務為主，有的甚至50%以上的收入來自于一個客戶。在當前審計市場激烈競爭，審計人處于買方市場的情況下，必然導致事務所對重要客戶的依賴心理，降低審計的獨立性。

（四）懲罰機制。事后懲罰機制是保證審計獨立性的最后一道防線。事后懲罰機制薄弱會使會計造假者的預期收益大于預期成本，使他們產生“造假博弈”的動機。我國相關法律追究會計師事務所與注冊會計師的行政責任的相關規定較為完善。而對刑事責任與民事責任，特別是民事責任的追究的相關條款太籠統。法律的不完善，缺乏與之相配套的司法解釋，造成了追究刑事責任與民事責任有法不能依，削弱了審計獨立性。

三、完善注冊會計師審計獨立性對策

（一）規范公司治理結構，明確審計委托機制。規范的公司治理結構可以從制度上支持注冊會計師保持獨立性。具體做法是：建立以法人股為主體的多元化產權結構，以法人股取代國有股在上市公司的主體地位，建立包括投資銀行、投資基金、投資公司、個人、國家等多方投資主體共同持有公司股份的產權結構，解決在公司治理結構中形成的國有股“一股獨大”及“所有者缺位”的情況。這種多元化的產權結構可以形成對經營者的制約機制，強化股東的控制權，降低“內部人控制”的缺陷。此外，進一步完善獨立董事制度、審計委員會制度。由審計委員會選擇會計師事務所；確定會計師事務所提供服務的范圍及報酬；定期與會計師事務所會面；了解審計進程和審計發現的問題；幫助解決會計師事務所與管理部門之間的沖突等等，從而理順審計委托關系，解決審計人與被審計人合二為一的現象，提高審計獨立性。 （二）規范非審計業務。盡管非審計業務對獨立性有影響，但不能因此而禁止注冊會計師從事非審計業務。因為這不符合我國國情，也不利于拓寬會計師事務所業務選擇范圍和加快行業建設。理想的做法應該是對非審計業務加以規范，可以將審計業務和非審計業務由不同部門的注冊會計師承擔。這種做法可以避免注冊會計師實施與委托人的利益在某種程度上相一致的非審計業務而影響注冊會計師的獨立性。西方乃至我國的國家大中型會計師事務所一般在其內部將審計部門和咨詢部門分開，各負其責。

（三）加大監管、懲處力度。加大對會計師事務所及會計師個人造假的懲處力度，做到有法可依，有法必依，違法必究。一是加大對注冊會計師事務所喪失獨立性，觸犯刑律的司法介入力度，追究相關責任人的刑事責任；二是司法機關要抓緊研究和制定具體的注冊會計師審計失敗的民事賠償責任細則，做到有法可依。

（四）通過建立健全民事賠償制度來完善法制。當注冊會計師因偏移獨立性給社會公眾帶來損失時，法律上規定應由相應的違規者承擔相應的民事和刑事責任，這是保護社會公眾利益而限制注冊會計師偏移獨立性的必要法律制度保證。然而，我國注冊會計師法律責任的有關規定中，強調的是行政責任，民事責任、民事賠償的主體和客體問題以及賠償判決程序問題等較少涉及。因此，完善民事賠償制度，加大對注冊會計師的處罰力度，追究涉案注冊會計師的民事責任，是促使注冊會計師自覺恪守審計獨立性的強有力的法律措施。首先，應完善民事賠償實體規范。正確劃分民事責任主體，如會計師事務所、注冊會計師與助理人員所負法律責任的界限，委托方與其他相關所負法律責任的界限，公司、董事會與經理之間所負法律責任的界限。完善處罰方式，對公司造假造成的法律責任，除追究涉案注冊會計師與相關人員法律責任外，不能以對公司的處罰代替對犯錯的董事和經理的處罰；其次，應建立和完善民事賠償責任。在民事賠償機制的管轄權限界定方面，從民事賠償訴訟的專業性、技術型和節約司法成本考慮，可以通過指定管轄或專屬管轄來確定由特定的法院受理民事賠償案件。允許投資者單獨起訴、通過投資者權益保護協會或公共基金組織等機構代表廣大投資者起訴或實行律師的方式進行民事賠償訴訟。

（五）加強注冊會計師后續教育。注冊會計師作為知識型個體的存在，終身教育是其維持與提升專業勝任能力的基礎。因此，后續教育同執業前的基礎教育專門化學習、資格認證前的應試教育同樣是非常重要的。認識到這一點，我們才能對多年來的培訓工作進行不斷地總結，完善教育和培訓體系，不斷改進教育和培訓方法，做到從注冊會計師自身技能方面避免審計失誤。

主要參考文獻：

[1]安慧玲，鐘駿華.論影響注冊會計師審計獨立性的因素及其對策.現代經濟信息，2014.3.

[2]張麗波.影響注冊會計師審計獨立性的因素分析.濰坊學院學報，2010.10.

第3篇：大數據實習計劃范文

【關鍵詞】大數據；軍事經濟；信息化建設

當前國際局勢中的國際競爭實質是國家綜合國力在軍事和經濟實力上的競爭。其中很重要的一項關鍵指標就是國家軍事經濟發展實力，其作為國民經濟在國防實際建設中的重要組成部分，既能夠在日常戰備中保障軍事斗爭和戰斗準備需要，在戰爭中能夠保障戰爭運作。國家軍事經濟建設水平取決于國家綜合國力和科技水平，同時取決于國家國防政策和外交制度以及社會制度。同時軍事經濟建設水平將影響到國家的國防建設總體水平。伴隨著國際局勢變化，全球信息技術變革已經深刻影響著全球信息化戰爭的軍事實力布局，可以預見在不久將來，大數據時代的推動和影響也將會帶來我軍軍事經濟信息化的發展與變革，我軍軍事經濟信息化建設面臨著前所未有的發展機遇。

一、大數據背景下我軍軍事經濟信息化的機遇

（一）大數據有利于軍事經濟從傳統經濟業務轉型

當前，我軍正在實行全面的軍事改革，實現新型國防建設目標，我軍需要大力提升戰斗力，必須有強有力的軍事經濟保障。從總體上講，軍事經濟主要包括國防建設中人員物力和財政資源，也包括武器裝備制造業和軍需產品工業，軍隊相關的燃料、原材料、裝備機械及軍需保障農業等，另外還包括直接和間接跟國防建設有關的醫療文化衛生和交通運輸郵政電信產業等。當前的軍事經濟業務相對集中在傳統的業務類型上，因而在大數據時代的新機遇新挑戰下，產生了軍事經濟信息化從傳統經濟業務轉型的最佳契機。

（二）大數據有利于軍事經濟從傳統設備技術轉型

正是在目前大數據建設的發展實際中，我軍大力投入銀河系列超級計算機、北斗定位系統、第四代軍網建設等發展項目，為實現軍事經濟從傳統設備和技術中迅速轉型發展提供了數據計算能力、空間計算、測繪、信息傳輸、數據庫建設等數據設備建設和技術投入的優越條件。從而為軍事經濟從傳統設備技術中轉型提供了現實的發展條件。

（三）大數據有利于軍事經濟探索新型軍事化信息人才體系建設

為順應大數據時展的現實需要，伴隨著我軍全面深入的軍事改革、推進信息化建設的整體轉型，我軍在軍事經濟信息化人才的投入上高度重視，從而提供了軍事經濟的信息化人才體系的探索和建設。這不僅是為軍事經濟信息化提供了政策保證，也提供了人才輸入的保證，正是這一因素，才為我軍軍事經濟實現信息化發展提供了又一大契機。

（四）大數據有利于軍事經濟的業務處理手段產生變革

大數據時代的背景下，為適應數據迅速采集和精確分析的現實發展需要，產生了數據處理分析的新技術和新手段，并且能夠在軍事經濟領域中投入運用，實現迅速、精準、高效的軍事經濟業務處理，為實現更加優質的軍事經濟保障能力提供了發展可能，也促進了軍事經濟保障能力的迅速發展，是軍備、后勤等綜合軍事經濟處理能力的發展變革良好機遇。

二、大數據背景下我軍軍事經濟信息化的挑戰

（一）大數據時代的軍事經濟需要突破傳統體制的局限

當前我軍由于軍隊體制改革尚未完成，主要是軍事經濟特別是在國防財政、后勤保障、軍備研發等重要領域面臨著傳統的體制禁錮，難以實現新的發展，必須在現有的傳統體制基礎上實現逐漸變革。因此，受到眾多基于傳統體制的現實局限，影響大數據時代下的軍事經濟改革和發展，其中最為主要的矛盾點是當前傳統的體制中在管理制度上、經濟運作秩序上、數據反應能力上產生對我軍軍事經濟信息化的發展挑戰，需要深入進行全面的軍事改革，實現體制創新。

（二）大數據時代的軍事經濟需要突破基礎設施的局限

大數據時代的信息處理能力和反饋能力需要進行全面的綜合的形成體系的信息基礎設施建設投入，因此強大的信息數據實力要從信息基礎建設水平中產生。因而，建設我軍軍事經濟信息化的一個重要條件，就是實現與信息實力相匹配的數據信息基礎建設。在當前的網絡時代，發展信息處理云端和終端、建設信息傳輸網絡、實現多維化信息綜合體系是實現大數據發展需求的現實要求。針對我軍軍事經濟信息化建設，也同樣是要求在軍事經濟領域實現信息處理的頂端設計和終端設計，實現基礎設施和設備的全面完善的建設，同時注重符合軍事競爭、信息安全、經濟發展需要的信息網絡建設，最終實現國防安全、信息安全、高效處理和應對經濟內容的強大信息綜合體系的建設，突破信息基礎建設的局限。

（三）大數據時代的軍事經濟需要突破人員技術的局限

當前，我軍軍事經濟建設仍處于較為僵化和落后的發展水平，對于數據信息的獲取能力有限，數據分析能力都依賴于新型信息化技術人才，因此我軍當前的人才結構和人才儲備狀況還不足以滿足軍事經濟信息化發展的需要，必將影響著軍事經濟信息化的建設發展。另外，我軍數據采集、數據分析、數據處理的整個應用技術上還存在方法較為落后、管理較為原始、程序較為粗放的現實發展問題，也是亟待解決的一大發展挑戰。

三、大數據背景下實現我軍軍事經濟信息化的發展方略

（一）發展適應大數據時代要求的新型體制機制

只有發展適應大數據時代要求的新型體制機制，才能克服當前傳統體制的局限，為軍事經濟發展實現信息化建設提供優越的體制機制條件。

（二）發展適應大數據時代要求的基礎設施建設

只有發展適應大數據時代要求的基礎設施建設，完善信息技術設備的頂端設計、終端設計以及網絡構架，為軍事經濟信息化建設提供基礎設施條件。

（三）發展適應大數據時代要求的人才隊伍培養

只有發展適應大數據時代要求的人才隊伍，建設和培養適應我軍軍事經濟建設需要的信息技術人才，才能形成完成軍事經濟信息化建設的生力軍。

（四）發展適應大數據時代要求的戰略布局思路

只有發展適應大數據時代要求的戰略布局思路，才能夠完成對信息計劃建設的總體把握，形成強有力的戰略決策，實現對軍事經濟信息化的強力執行。

綜上所述，通過針對大數據時代軍事經濟的信息化建設多個方面綜合分析，提出了幾個具體的發展措施，有助于我軍軍事經濟發展適應當前信息化建設的現實需要，也有助于實現我軍軍事經濟的信息化全面建設發展。

參考文獻：

第4篇：大數據實習計劃范文

（蘭州商學院，甘肅 蘭州 730030）

摘 要：會計信息化是企業財務管理的重要組成部分，會計信息化水平直接影響著企業的經濟效益.大數據時代的到來，給會計信息化的創新帶來了一定的挑戰.企業應采取積極有效的應對措施，保證會計信息化健康持續發展.本文通過論述大數據的特點與優勢，對大數據與會計信息化進行了剖析，提出了在大數據時代下促進會計信息化的建議.

關鍵詞 ：大數據；會計信息化；挑戰；建議

中圖分類號：F233文獻標識碼：A文章編號：1673-260X（2015）04-0119-03

我國會計信息化工作開始于20世紀80年代初，到現在已經走過了30多年的風雨歷程.從一開始的憑證錄入式會計核算系統階段，發展到利用核算會計軟件階段，進而提升到智能化模塊階段.隨著互聯網時代的迅猛發展，全球數據信息量呈指數式爆炸增長，信息社會已經進入了大數據時代.大數據在給人們帶來了便利生活的同時，也為企業會計信息化的發展提供了不少支持.大數據時代的到來使企業會計信息化面臨著巨大的挑戰，同時也會為企業會計信息化的發展起到關鍵的推動作用.

1 大數據的特點及優勢

對于大數據的描述目前學術界主要從兩個方面的概念對其定義.從數據產生的過程來描述，它是一個數據的集合，沒有辦法在特定時期內用常規辦公統計軟件來對其獲取、分析；從數據形成的手段來描述，它是一種新的對數據的架構技術，這種技術可以從大量高頻的數據中獲取最大的價值.大數據是一種信息資產，但它同時又比傳統意義上的資產具有數量大、多樣性的特點.這些數據集合的數量巨大、內容涵蓋面廣以及高速的數據變化已不能通過傳統的軟件來處理.大數據是需要通過高密度的網絡技術作為支撐的，它具有數據集合復雜、種類多、信息價值性價比高的特點及優勢.

1.1 數據集合復雜

數據集合復雜是大數據時代的基本特征.它不但有大批量的信息數量，還有大范圍的主體信息數據.它可以提供整體數據的處理結果，這與傳統時代下局部的數據處理、局限的信息報告是不同的.它減少了對很多細節信息的忽略，使得數據更有說服力.

1.2 數據種類多

大數據的種類多體現在其數據來源的渠道多以及數據形式的多樣性.大數據時代下，數據的來源可以通過網絡點擊次數的統計、地圖的導航次數、用戶的商品交易次數等來獲得.而這些數據形式也越來越多樣化，已經不再局限于傳統的結構化數據，對非結構化數據關注度越來越高，這種非結構化的數據形式對傳統方式發起了巨大的挑戰.

1.3 信息價值性價比高

在大數據時代下高效的數據處理速度使得信息具有更高的效用，發揮了更大的速度優勢.在數據真實可靠的基礎上，其快速的數據處理并沒有使得信息量減少，而是更加全面地包含了更多的細節信息，甚至于其他不相關信息都會被準確的排除.這樣就最大程度地降低了信息化的成本，提高了信息化的效率.

2 大數據與企業會計信息化

會計信息化是我國“十二五”期間會計改革與發展的重要內容之一，也是很多企業提高會計系統效率的有效途徑.會計信息化是信息社會的產物，是將計算機、網絡通訊等先進的信息技術引入會計學科，促進企業會計系統網絡化發展的過程.大數據的興起、云計算的增速和以云計算為基礎的云會計的應用為會計信息化的發展提供了技術支持和平臺.企業會計信息化的深度發展對于大數據的需要與日俱增.

2.1 企業會計信息化的現狀

1、會計信息披露具有偏向性，導致信息不對稱.傳統的會計信息系統會誘使企業選擇特定的會計方法而造成企業管理人員利用自身是信息提供者這一優勢，不斷地美化會計報表，這對于外部使用者而言是非常不公平的.

2、內部自我約束能力弱，導致數據不真實.在傳統會計信息系統下，一些企業為了眼前經濟指標的提升或者任務的完成，常常通過人為調整會計報表來應付各機構的檢查，自我約束能力弱，數據失真.還有很多企業對現有的政策法規鉆空子、打擦邊球的現象屢禁不止.聘請的第三方審計機構也本著“企業利益最大化”的審計目標，對企業不真實的數據進行舞弊，以點蓋面.

3、核算量大，導致信息披露不完全.傳統的會計信息系統下，會計的信息系統發展越來越不能適應高速發展的經濟業務，很容易造成信息披露不完全.信息經濟時代下，應該更多的提供企業未來價值的知識資源，而不是沉浸在企業過去的財務數據中.

4、企業信息數據單一，導致信息缺少指導性.傳統的會計信息系統主要是對企業財務信息的反映，往往忽視了非財務信息.企業自身變化的社會經濟形勢要求我們不能只依靠過去的財務數據對未來發展做出預測.對企業未來的發展預測用某些非財務信息可能會更加合理.如企業的環境成本、社會責任等信息都需要非財務信息的提供.

5、信息傳遞滯后，導致會計信息缺乏時效性.傳統的會計信息系統采用先發生交易事項后進行記錄的程序，無法滿足當代企業對信息時效性的要求.企業以及社會各機構、投資者越來越需要了解隨時發生的財務信息，對其進行更好的決策，這就要求企業不定期的提供會計信息，對于會計期間的定義也不再以年為單位了.因此，現有的會計信息滯后的時效性嚴重影響使用者的需求和投資者的決策.

綜上可知，傳統的會計信息系統逐漸出現了不適應當今經濟發展的事態，高效、全面的信息化系統變得越來越重要.在大數據時代下會計信息的不斷創新，快速發展勢在必行.

2.2 大數據對企業會計信息化的促進作用

大數據時代下，對會計信息化的促進作用主要表現在：信息結構更加客觀，既強調了會計信息的精準性，又不失相關性；財務會計信息管理的程序化；會計人員工作轉向宏觀信息管理；多元化的計量單位.

在大數據時代下非結構化數據成為主導，在會計信息中可以更好的融合結構化和非結構化數據，更好的提高數據的相關性，并且不會人為的進行舞弊.程序化的會計信息管理也將出現，財務部門逐漸將不再作為一個部門，而是作為一個類似于“企業”的獨立個體，數據的獲取可以不通過部門的上報來實現，而是通過財務部門設定的獨立軟件獲取，這也提升了財務本身的獨立性，同時也可以為其他部門提供共享服務；財務部門不需要對數據進行處理，而是轉變成為數據的使用和管理者.在大數據時代下，多元化的計量單位將會出現，會計計量單位會出現相關的時間、數量單位等.

2.3 大數據時代下會計信息化面臨的挑戰

大數據時代下，企業會計信息化系統是通過互聯網來實現與客戶、供應商、銀行、稅務等機構互通的，其提高企業財務管理效率的作用是顯而易見的.但目前因為大數據的發展尚未成熟，這就為會計信息化的快速發展帶來了較大的挑戰.

1、數據的來源以及處理方式.大數據時代下最令人關注的問題就是數據從何而來，以及數據的處理方式.①美國數據科學家維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》一書中提出，“以前一旦完成了收集數據的目的之后，數據就會被認為已經沒有用處了.比如，在飛機降落之后，票價數據就沒有用了；一個網絡檢索命令完成之后，這項指令也已進入過去時.但如今，數據已經成為一種商業資本，可以創造新的經濟利益.”大數據時代下，數據的來源無孔不入，互聯網平臺上的任何一種資源都可以成為其來源方式.網絡平臺對用戶使用的信息一覽無余，一個簡單的第三方軟件就可以知道我們需要什么，需要何種服務，經濟狀況如何，經常偏愛哪種東西等等.企業在云端儲存的數據對于云端后臺的信息維護人員來說，獲取變的輕而易舉.防止惡意程序以及提高用戶的安全系統，保護數據的隱私是很難解決的問題.

在通過各種方式獲取了用戶的數據信息之后，要用這些數據干什么以及如何使用就成了關鍵性問題.大數據時代下的信息處理是通過特定的程序來完成的，這樣的結論更加客觀，同時結論的得出也具有局限性.大數據理論過于依賴數據的匯集，那么一旦數據本身有問題，就很可能出現滿盤皆輸的局面，因為數據的問題，做出的錯誤預測和決策，導致一個數據有問題，由此相關的數據而產生的信息本身都是問題所在.這對于數據來源的要求是非常高的，一旦有提供者造假，大數據帶來的危害是不可忽視的.

2、傳統用戶對云計算、云會計的排斥.對于不知道云計算如何使用、互聯網軟件能帶來什么效益的用戶來說，這項工作還是很難完成的，大數據的推廣受到了很大的阻礙.對于云會計更廣泛的應用，改變傳統的用戶觀念以及現有的會計信息系統，使網絡平臺更容易被用戶所接受是一個非常艱難的過程.

3、超滿負荷的網絡傳輸問題.大數據時代下，會計信息化系統必須依賴于網絡，這就要求企業應具備一個良好的網絡傳輸環境.就目前而言，網絡的堵塞和數據的延時都是大量的數據存儲和數據交換造成的，超滿負荷的數據傳輸成為會計信息化中的一個瓶頸，網絡技術的發展目前還不能完全滿足包括網絡自我恢復、故障檢測、問題警告等功能的實現.

3 大數據時代下會計信息化所面臨問題的解決建議

大數據對會計信息化的影響是一個漸進的過程，在這個過程中，財務工作者應該積極把握大數據時代給我們帶來的機遇和挑戰.針對大數據時代下會計信息化面臨的問題提出如下建議：

3.1 建立并掌控企業的核心數據，提供可靠的云會計服務平臺.大數據會計的服務數據是基于云儲存平臺上的，雖然數據安全機制都很高，但對于企業的會計與經濟信息的完全控制并不能保證.因此，企業在選擇使用云會計模塊時應當根據自己的實際情況判斷其可行性，對于重要程度高的信息應合理判斷是否應該交由數據服務商管理.對于企業會計信息化的實施安全性而言，數據服務提供商的選擇是至關重要的，要在對提供商的綜合評價之后再進行決定.為保證云會計服務的安全穩定，企業可根據自身業務需求靈活地進行模塊組裝以及完善的技術支持，企業的云會計應該適合自己的特色.除此之外，為了防止會計信息的濫用，對于每一個可接觸信息的人都要進行身份驗證，并且對安全級別進行評估.

3.2 進行高效的企業機構設置變更.由于傳統會計的深入人心，企業云會計的推廣還是非常困難的.解決這一問題可以考慮當云會計引入之后，對機構設置進行變更，讓每一個財務人員都能感受到這一改變帶來的高效性.企業應結合自身的實際情況，設置最適合企業云會計應用的高效組織機構.

3.3 有選擇性地進行云計算.企業找到合適的云會計應用非常關鍵，“云端”不一定適合所有的會計信息化應用，而在企業采用了云會計之后，網絡方面的很多因素都將影響互聯網上數據的存取速度.目前企業使用的會計信息系統能否成功轉換，這與有選擇地進行云計算是密切相關的.

信息技術的普及，使企業充分認識到了數據的重要性.在大數據時代下，對于傳統會計信息的變革，使之從服務職能進入管理職能變得越來越重要.財務部門作為企業的核心主體，只有充分利用信息化帶來的效益，才能更好的融入信息時代中，為企業創造出更多的經濟效益.

注 釋：

①［英］維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.浙江人民出版社，2013.

參考文獻：

（1）［英］維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

（2）張玲.大數據時代云計算對企業會計信息化的沖擊[J].網絡與信息工程，2013（19）：145-146.

第5篇：大數據實習計劃范文

近年來，隨著移動信息技術、大數??技術、數據處理技術的發展，圖書館的信息模式也在不斷地革新和優化。在圖書館信息服務中，各類跨行業、定制化、個性化的業務需求不斷增多，對圖書信息數據的抽取、挖掘和分析成為推動圖書館信息服務水平提升的關鍵。大數據技術的發展為圖書館信息模式的創新提供了良好契機，構建基于大數據的圖書館“數據―信息―知識―智慧”信息服務模式，能更好地推動圖書信息數據轉化為潛在知識服務，進而創新信息服務模式，提升數字化、智能化、個性化服務水平。

1 大數據帶動圖書館信息模式的轉變

根據維基百科的定義，大數據是一種數據集，能夠通過常用的軟件工具來獲取、存儲和管理，具有種類多、流量大、體量大、價值高的特點。此外，大數據的處理時間超過常規數據處理的可容忍時間，不僅數據量巨大，而且增長迅速。大數據是一種寶貴的信息資產，數據中蘊藏著豐富的信息內容，圖書館用戶在圖書信息網站、購物平臺、社交網絡等信息平臺，都會產生并留下大量的數據，這類大數據信息包含圖片、聲音、視頻等多媒體信息，最終形成海量的圖書館用戶大數據。大數據對圖書館信息模式的轉變有巨大的推動作用，具體如下。

1.1 從被動服務向主動服務轉變

傳統的圖書館服務以被動服務為主，管理員對圖書資源進行信息加工，經過信息資源的采集、存儲、集成、分享，形成信息產品推送給用戶。這個信息流是以管理員為中心的單向流動的過程，用戶處于一種被動接受的狀態，很難將自身需求傳遞回圖書館[1]。

大數據的出現有助于圖書館向主動式服務轉變，建立以用戶需求為中心的信息服務模式，為用戶提供個性化信息服務。如：圖書館根據對用戶評論、滿意度反饋調查等大數據的分析結果，提取出用戶的實際需求、閱讀習慣、閱讀頻次，并將之反饋給管理員，再由管理員進行信息資源的采集、存儲、集成和分享，形成符合用戶個性化需求的信息產品。

1.2 從內向型服務向外向型服務轉變

傳統的圖書館服務屬于內向型服務，服務載體以紙質書籍、報刊、檔案為主，知識傳播途徑較為單一。移動信息時代，圖書館的服務載體日益多元化，通過智能手機、電腦、電視等都可以進行圖書信息傳播，信息資源獲取途徑也不斷拓展，打破了傳統圖書服務模式的時空限制。

大數據模式下，圖書館信息途徑更加外向，信息受眾也更加寬泛，目前包括首都圖書館、廣州圖書館、上海圖書館等在內的圖書館都允許社會人員入館，開放式的大數據圖書館成為發展趨勢，傳統“讀萬卷書、行萬里路”的信息獲取方式已經過時，“秀才不出門，便知天下事”的大數據閱讀已成為現實。

2 基于大數據的圖書館信息服務模式研究

大數據是數字世界的智慧基因，來自圖書館用戶的使用數據、動態數據、關聯數據和社會網絡數據都能夠匯聚為大數據，圖書館自身即可被視為一個大的數據集，不同地區的圖書館可以聯合構建大數據圖書館，不同地區的圖書館數據之間存在數據交換和資源共享。圖書館通過對大數據的整合與分析，洞悉用戶的真實需求。圖1為圖書館大數據應用的支撐技術與實現方法。

圖1顯示，圖書館大數據應用主要基于分布式數據存儲、網絡分析挖掘、圖計算技術、可視化技術等，對各類源數據進行收集、整合、存儲和處理、分析，最終轉換為個性化服務。圖書館大數據結構復雜、種類眾多、容量巨大，對數據的處理過程是信息工作人員對信息的再次加工與分析的過程。

國外對移動圖書館和大數據應用的研究起步較早，由此衍生出的個性化服務也較多。目前，美國高校可以提供基于Windows Phone、Kindle、Blackberry等多個系統的圖書數據服務，很多高校都實現了數字圖書館服務。如：耶魯大學所有紙質圖書均印有二維碼，用戶可以通過掃碼直接鏈接圖書資源，還可以通過大數據收集提供多媒體資源的移動信息檢索；斯坦福大學圖書館用戶可以通過智能手機終端獲取各類移動信息，包括視頻、音頻、樂譜等。

在國內，清華大學、中國人民大學等高校的圖書館，以及國家圖書館、首都圖書館等技術先進的圖書館也在大數據應用方面展開了一系列探索，國內很多圖書館已經基本實現館藏數字化，并借助大數據提供了一系列特色服務[2]。如：國家圖書館的“掌上國圖”、杭州數字圖書館的“文瀾在線”等。大數據信息模式通過數據挖掘和分析最終得出用戶行為分析結果，從而為圖書館個性化服務提供支撐。

如圖2所示，圖書館大數據的信息架構可以分為四層，分別為大數據的采集、存儲、處理和應用。其中，圖書館大數據主要采集來自國內外數據庫的論文、著作以及社交網絡數據等，包括文字、圖片、影像、視頻等多種表現形式。圖書館數據浩如煙海，要想從數據中成功提取所需要的信息，需要借助Hadoop技術、Map Reduce技術、SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）技術等，將大數據存儲到云服務器，通過云計算技術對大量的圖書文件系統和元數據庫進行整合，實現多渠道、多類型、大異構的信息存儲服務[3]。

3 基于大數據的圖書館個性化服務研究

基于大數據的圖書館個性化服務能夠幫助用戶融入其中，構建充分適用于互聯網、移動終端、智能手機、本地用戶等多種接入方式的大數據知識共享平臺。大數據技術強大的數據處理和分析能力，不僅能夠幫助用戶克服時空局限，與信息管理員進行實時反饋與交流，還能夠幫助用戶借助大數據個性化服務方式，通過新媒體傳播、互動百科、學術論壇等方式來信息，實現圖書信息的閉環傳遞和反饋。

3.1 信息可視化服務

移動信息時代圖書信息資源日益多樣化，用戶對信息提供方式的要求日益提升，希望能夠實現反饋信息可視化。大數據信息量大、價值密度低、數據層次多，因此通過大數據挖掘提取出有用信息，并以可視化形式呈現，能夠大大提高圖書館用戶對圖書信息檢索的評價。常見的?D書可視化技術包括標簽云、歷史流、空間信息技術等，通過大數據的可視化輸出，能夠提高用戶的查準率。

清華大學圖書館將圖書館服務嵌入搜索引擎中，將購買的66，000多種電子期刊資源與Google Scholar等平臺進行關聯，并嵌入大數據的圖書可視化技術，將電子館藏大數據信息整合為XML文件并存儲在特定服務器，從而使Google Scholar等平臺能夠定期抓取。當用戶在相關搜索引擎進行搜索時，可以根據用戶的檢索自動連接到清華大學的館藏資源，并能夠可視化呈現，用戶通過標識性的文字就能夠獲取閱讀權限，從而極大地提升了資源的查準率和資源共享率[4]。

3.2 個性化圖書信息服務

要做好圖書館信息服務，應該充分利用大數據技術的優勢，并與云計算技術、無線通信技術、傳感和網絡技術相結合，實現圖書館數據從基礎設施架構到用戶服務模式的變革，進而幫助用戶克服閱讀時間、地點、內容、終端類型等條件的限制，結合移動圖書館、手機圖書館、云計算圖書館、泛在圖書館等新的服務形式，真正實現以用戶需求為中心的信息模式與個性化服務。

如表1所示，以國家圖書館的“掌上國圖”和杭州數字圖書館的“文瀾在線”為代表，國內一些技術先進的圖書館已經逐步對館藏進行數字化，并基于大數據技術對數字資源進行分析、存儲和整合，提供參考咨詢、圖書館微博、讀者薦購等服務。圖書館將海量的無序數據進行整合，通過開放鏈接和數據混搭的方式對其進行推送，對于來自互聯網、移動終端、本地等不同路徑的圖書館用戶，圖書館能夠基于大數據提供的海量資源，提供具備個性化參考咨詢的一站式檢索服務。在個性化知識方面，圖書館能夠通過學術博客、圖書館網站等來圖書信息；在個性化知識交流方面，讀者既能夠在知網空間發表心得，也能夠通過互動百科、學術論壇等方式參與知識交流。此外，互聯網用戶還能夠借助泛在網絡和虛擬社區來參與圖書信息交流，大數據的可視化技術也極大地提升了圖書館個性化服務的效率。

3.3 用戶智能化分析服務

數據挖掘即從大數據中提取出各類有價值信息，并將之應用于對圖書信息用戶閱讀習慣、信息行為、信息軌跡的分析上，同時借助這些分析來預測用戶需求，從而提供智能化推送服務[5]。此外，圖書館還能夠借助智能化分析服務，對現有資源進行綜合分析，預測未來有可能存在的系統故障、用戶需求響應障礙、信息安全等方面的問題。

圖3是大數據圖書館讀者閱讀行為分析判定流程圖。如圖3所示，大數據圖書館會全面而規范地搜集用戶行為數據，基于大量的存儲數據對用戶行為事件進行初步過濾，通過科學分類、智能分析、人工匹配等環節，結合信息管理人員的經驗，經過價值過濾和人工篩選后得出用戶行為定義，從而進行用戶行為判定，完成價值過濾和信息篩選過程。與此同時，圖書館還采集用戶行為事件并將之存入大數據庫，將用戶行為分析的結果與數據庫對比，進行用戶行為匹配，最終得出用戶的閱讀行為和興趣點，并據此進行個性化推送服務。

清華大學圖書館在新浪微博注冊了名為“清華樂推”的微博，并使用了大數據的用戶智能分析技術，通過對清華大學官方微博上的讀者咨詢、建議、投訴和表揚等方面數據的分析，篩選出重要的價值信息[6]，并依據這些信息來提供相應的定制服務、培訓信息、圖書推送信息等。

第6篇：大數據實習計劃范文

【關鍵詞】機械通氣；甲狀腺腫；氣管軟化；窒息；護理

巨大甲狀腺腫長期壓迫氣管可出現氣管軟骨退變、壞死吸收導致氣管軟化，其發生率為0.72%~17.1%［1］。術中及術后可能出現急性呼吸道梗阻窒息的嚴重并發癥。有文獻報道巨大甲狀腺術后予呼吸機輔助呼吸或氣管切開可有效防止窒息［2］。我院于2004年1月至2010年12月收治巨大甲狀腺手術病人6例，術后均予帶氣管插管回ICU輔助通氣，現將護理體會報告如下。

1 臨床資料

1.1 一般資料。 本組 6例患者中男性 2 例, 女性4例, 年齡23~ 65歲, 平均 43.3歲。原發性疾病5例均為雙側結節性甲狀腺腫, 胸骨后甲狀腺1 例。甲狀腺均為Ⅲ度以上腫大，病程平均＞5年。6例患者均因頸部腫塊就診。其中2例伴有不同程度呼吸困難, 1例有憋醒史, 3例有吞咽梗阻感。所有病例經 B 超檢查, 實性腫塊4例, 混合性腫塊 2例。術前行頸部X 線攝片、CT 檢查, 證實均有氣管壓迫和移位。術中探查發現所有患者均有不同程度氣管軟骨環變細、變薄、變軟。

1. 2 麻醉和手術方式。 所有患者均采用氣管插管全身麻醉, 其中2 例在纖支鏡引導下氣管插管成功。

1. 3 結果。本組病例均獲臨床治愈。6例患者中1例因巨大甲狀腺腫并發支氣管胸膜瘺術后繼續氣管插管一周后拔除氣管導管,其余 5例患者術后24h內拔除氣管插管。

2 窒息原因分析

2. 1 氣管軟化甲狀腺病變病程長, 甲狀腺巨大, 長期受壓的氣管軟骨環纖維化, 當甲狀腺大部切除后, 失去甲狀腺的牽拉, 氣管壁閉合出現吸氣性呼吸困難。

2. 2 氣管痙攣 胸骨后甲狀腺手術,通過頸部領狀切口強行分離, 外搬甲狀腺,可壓迫氣管; 術中用冷鹽水沖洗術野、手術暴露時間過長等均可導致氣管痙攣,在氣管插管失敗后, 術前未準備氣管套管情況下, 緊急氣管切開,插入氣管插管。

2. 3 術后氣管軟化、 氣管痙攣 氣管周圍粗暴操作、過度牽拉、擠壓、巡回護士放松警惕、過早撤離氣管插管物品、匆忙中取搶救物品與麻醉醫師嘗試插管失敗, 加上拆開已縫合的手術切口改氣管切開會拖延時間、 錯過搶救時機。

2. 4 兩側喉返神經損傷 甲狀腺切除術中,甲狀腺與周圍組織嚴重粘連, 易誤傷雙側喉返神經,可導致兩側聲帶麻痹而發生急性呼吸道梗阻。

3 護 理

3.1 心理護理 甲狀腺患者術前心理護理很重要 ,心理準備不足 ,可能造成術后窒息的發生。本組病例均存在不同程度的心理反應：①情緒不穩,易發怒；②擔心手術有生命危險；③怕麻醉意外；④怕疼 痛；⑤怕傷口影響美觀。因此 ,護理人員應鼓勵患者準確表達自己的感受 ,同時詳細向患者介紹手術的注意事項 ,使其保持情緒穩定 ,以良好的心理狀態配合治療。

3.2 術前訪視 無論局麻還是全麻手術都應進行術前訪視, 詳細詢問病史, 詢問病人術前有無呼吸困難; 頸后仰平臥時檢查腫塊大小及活動度;查閱病例, 了解X線診斷報告有無氣管受壓或偏移; 與醫生溝通手術切除的重點環節,做出詳盡的術前評估, 備齊各種型號的氣管插管, 術中認真觀察, 病人發生窒息時迅速傳遞正確型號的氣管插管。

3.3 呼吸機使用中的管理 各班護理人員除嚴密監測呼吸機運轉情況、病人的病情、生命體征變化和及時處理各種報警外,需檢查呼吸機各參數報警范圍是否適合該病人,并根據病人的具體情況調節報警參數。

3.3.1 氣道濕化 氣管插管后，氣體未經過鼻腔的濕化及溫化作用而直接進入呼吸道， 引起氣道干燥， 導致痰液黏稠甚至形成結痂， 引起導管阻塞造成嚴重后果［3］。筆者采用定時定量向氣管內注入少量濕化液( 2～3ml，每2小時1次) 的方法 濕化液一般是0.9%氯化鈉注射液地塞米松慶大霉素氨溴索配成一定比例，同時配合霧化吸入，加強氣道濕化，從而防止結痂的形成。

3.3.2 定時叩背 通過叩擊使黏附在支氣管上的痰液松動，進而脫落 叩擊時力量要適中，根據患者的年齡使用不同的力度，以患者不感到疼痛為叩擊時注意避開手術切口、鎖骨、前胸及脊柱部和其他重要臟器區。叩擊時可用單層薄布保護皮膚。

3.3.3 及時吸痰 及時吸痰是保持呼吸道通暢的重要措施患者出現血氧飽和度下降或聽診有痰鳴音甚至出現口唇紫紺，提示氣道通氣不良或氣道阻塞，應及時給予吸痰選擇合適的吸痰管( 吸痰管最大外徑 ≤導管內徑的1 /2) ，吸痰前后給予純氧吸入2 ～ 3min，以緩解吸痰引起的低氧血癥［4］。吸痰時動作要輕柔、準確、迅速，邊旋轉邊向外提吸每次吸痰≤15s，連續吸痰≤3次注意吸痰管插入是否順利，遇到阻力時分析原因，不可盲目暴插。

3.4 引流管護理 本組甲狀腺手術患者術后傷口均持續負壓引流，定時擠壓橡皮引流管，防止扭曲、打折、阻塞甚至滑脫，以免滲血及滲液存留和血塊阻塞管道，造成皮下血腫壓迫氣管，引起呼吸困難。另外還應注意引流量的觀察，術后12h內如果每h引流量呈進行性增加，且引流液有凝血塊，多為傷口內活動出血，應立即采取措施。如果引流袋內無引流液滲出，但患者有悶氣、頸部緊迫感、頸部增粗等，可能為引流管阻塞，應立即通知醫生，及時處理。

3.5 并發癥護理

3.5.1 分泌物阻塞: 吸痰不及時或操作不當等是引起分泌阻塞的主要原因。迅速給予吸痰，清理呼吸道分泌物后梗阻解除。

3.5.2 氣管導管脫出: 機械通氣壓力增高，吸痰管插入困難，緊急更換氣管導管后患者低氧血癥解除。

3.5.3 氣管導管打折引起氣道阻塞: 原因多為支撐呼吸機管道的支架調節不當，導致氣管導管發生扭曲或打折，導致氣道壓力增高， 及時發現后給予調節支架，使氣管導管復位，即可恢復正常通氣。

3.6 呼吸機使用后的管理呼吸機使用不管時間長短,用后均需根據其材質及使用說明分別進行消毒處理,防止發生交叉感染和儀器配件的損壞。

4 討 論

甲狀腺患者行插管全麻術后，無論是呼吸道梗阻，術后出血等任何一種并發癥所致的呼吸困難都有可能使患者窒息死亡，所以，甲狀腺疾病插管全麻術后呼吸的監測護理是臨床護理方面的核心。

參考文獻

［1］ 盧崇亮, 鐘漓，等 甲狀腺術后致死性并發癥 7 例分析［J］中國普通外科雜志, 2001, 10 ( 5) : 480 -482

［2］ 于紅衛，蘆艷芳,劉霞，等. 巨大甲狀腺切除術中窒息病人的急救與護理.中國護理研究［J］，2006，4（11）：988

［3］ 潘亞菊．氣管切開 2 種氣道濕化的實驗比較［J］． 中華護理雜志，2006，30( 3) : 162。

第7篇：大數據實習計劃范文

【摘要】 目的: 克隆并構建含小鼠sST2和人IgG Fc 融合基因的真核表達質粒， 初步探討其表達產物sST2Fc融合蛋白對LPS刺激小鼠巨噬細胞生物學活性的影響。方法: 借助RTPCR技術， 從小鼠脾臟總RNA中擴增全長sST2 cDNA， 構建sST2與hIgG Fc段融合基因的真核表達載體（psST2Fc）。應用脂質體將重組質粒psST2Fc轉染CHO細胞， 經G418篩選， 獲得穩定表達sST2Fc融合蛋白的CHO細胞株。細胞培養上清經蛋白A親和層析純化后， 采用Western blot進行鑒定， 應用FACS檢測sST2Fc與RAW264.7巨噬細胞表面相應受體結合情況; ELISA法檢測sST2Fc對LPS刺激RAW264.7巨噬細胞分泌TNFα和IL6的影響。結果: 測序證實克隆和構建的小鼠sST2Fc cDNA閱讀框序列正確， Western blot 證實sST2Fc融合蛋白的表達， sST2Fc抑制LPS誘導巨噬細胞分泌的炎性細胞因子TNFα和IL6。結論: 成功構建sST2Fc融合基因并獲得穩定表達， sST2Fc通過與其特異性受體結合可抑制巨噬細胞介導的炎性反應。

【關鍵詞】 小鼠sST2Fc; 真核表達; RAW264.7; TNFα; IL6

ST2 最早被認為是由成纖維細胞分泌的一種血清免疫應答產物， 隨后發現肥大細胞［1］和Th2細胞［2］表面存在一種跨膜型ST2， 但其不表達在Th1細胞表面。目前證實ST2屬于IL1受體超家族成員， 但不能與IL1家族成員IL1α、 IL1β或IL1R拮抗劑結合。由于在mRNA水平剪切方式的差異， ST2基因表達產物以跨膜型（ST2L）和分泌型(sST2)兩種形式存在， 前者主要分布在源于造血細胞的細胞表面如肥大細胞和嗜酸性粒細胞， 而后者主要由成纖維細胞分泌產生。近來研究顯示， ST2除了誘導免疫應答由Th1型向Th2型偏移， 還涉及到類風濕性關節炎、 過敏性哮喘等多種疾病的發生發展［3， 4］。我們通過構建小鼠sST2人IgG1 Fc重組質粒（psST2Fc）并表達可溶性ST2Fc融合蛋白， 觀察其對LPS誘導RAW264.7巨噬細胞生物學活性的影響， 為進一步應用該分子治療炎癥相關性疾病奠定基礎。

1 材料和方法

1.1 材料 BALB/c小鼠(8～12周齡， 雄性)由湖北省醫學實驗動物中心提供; CHO細胞購自中國典型培養物保藏中心; RAW264.7巨噬細胞由華中科技大學同濟醫學院免疫學系保藏。單克隆大鼠抗小鼠ST2抗體購自R&D公司。LPS和人IgG標準品購自Sigma公司， TRIzol試劑和脂質體LipofectAMINETM2000購自Invitrogen公司， RTPCR試劑盒購于MBI公司。各種限制性內切酶和T4 DNA連接酶購自Promega公司。Sepharose CL4B蛋白A親和層析柱購自Amersham Biosciences。DNA合成和測序由Invitrogen (上海)完成。

1.2 方法

1.2.1 重組表達載體的構建 采用TRIzol試劑提取BALB/c小鼠脾細胞總RNA， 經RTPCR擴增全長sST2 cDNA。PCR 引物的序列為: 5′AAA ACA AGC TTG GCC GCC ACC ATG ATT GAC AGA CAG AG3′和5′AAA ACG GAT CCG AGC AAT GTG TGA GGG ACA CTC CT3′。采用Hind III和BamH I分別雙酶切sST2和載體pcDNA3.1Fc， 將酶切片段sST2插入pcDNA3.1Fc載體Fc的上游， 構建重組表達載體psST2Fc， 轉化E.coli DH5α宿主菌， 篩選陽性克隆， 經酶切和測序鑒定。

1.2.2 轉染與篩選 用QIAGEN質粒試劑盒提取重組表達載體pcDNA3.1sST2Fc， 采用脂質體LipofectamineTM 2000轉染CHO細胞， 同時轉染空載體pcDNA3.1和未轉染細胞作為陰性對照。具體方法為: CHO細胞在含100 mL/L胎牛血清的DMEM中， 于37℃、 50 mL/L CO2飽和濕度下培養。轉染前1 d， 細胞用2.5 g/L胰酶消化并接種于24孔培養板中（細胞數為1×105/孔）， 待細胞融合至70％～80％時， 按LipofectamineTM 2000試劑說明書進行轉染， 并設空載體和未轉染組對照。培養48 h后， 加入G418(800 mg/L)篩選陽性抗藥克隆。

1.2.3 sST2Fc蛋白的純化及鑒定 收集細胞培養上清用Sepharose CL4B蛋白A親和層析柱純化sST2Fc融合蛋白， 純化樣品的濃度用A280吸收法測定。采用Western blot鑒定sST2Fc蛋白表達， 一抗為單克隆大鼠抗小鼠ST2抗體， HRP標記的兔抗大鼠為二抗， ECL化學發光法檢測。

1.2.4 流式細胞術分析 RAW264.7巨噬細胞在含100 mL/L胎牛血清的RPMI1640培養液中， 于37℃、 50 mL/L CO2飽和濕度下培養。刺激前1 d， 將RAW264.7巨噬細胞接種于6孔細胞培養板， 細胞數為2×106/孔， 次日加入LPS（1 mg/L）刺激， 同時設立LPS未處理組。繼續培養24 h后收集細胞， 用預冷PBS洗滌3次， 細胞計數后分裝于流式細胞管（1×105/管）。加入Fc封閉抗體， 4℃孵育30 min， 用PBS洗滌3次， 分別加入sST2Fc（0.5 mg/L）和hIgG（0.5 mg/L）， 4℃孵育30 min， 用PBA（1×PBS， 含20 mL/L胎牛血清和1 g/L疊氮鈉）洗滌3次， 隨后加入同型對照抗體和FITC標記的山羊抗人Fc抗體， 4℃避光作用30 min， PBS洗滌3次后， 進行流式細胞術檢測。

1.2.5 RAW264.7巨噬細胞的培養和刺激 將RAW264.7巨噬細胞接種于24孔細胞培養板， 細胞數為5×105/孔， 第2天加入sST2Fc（0.5 mg/L）或hIgG（0.5 mg/L）， 同時設未處理對照組， 混勻培養3 h后， 加入LPS（1 mg/L）刺激， 繼續培養至24 h收集培養上清， -80℃保存。

1.2.6 ELISA檢測 采用ELISA檢測試劑盒(eBioscience) 測定細胞培養上清中TNFα和IL6的水平。

1.2.7 統計學分析 數據以x±s表示， 采用t檢驗， P

2 結果

2.1 重組sST2Fc表達載體的構建及鑒定 sST2 cDNA經RTPCR擴增， 酶切消化后， 插入pcDNA3.1Fc載體， 圖1顯示重組載體psST2Fc酶切后的片段大小與預期結果一致。序列測定結果表明， sST2序列與GenBank中注冊的序列完全一致(GI: 2171234)。

2.2 sST2Fc融合蛋白表達的鑒定 CHO細胞培養上清經Shepharose CL4B蛋白A親和層析純化后， Western blot分析顯示（圖2）， 在轉染psST2Fc實驗組中出現一個特異性條帶， 其相對分子質量（Mr）大小約100 000， 而在轉染pcDNA3.1和未轉染的對照組中未出現特異性條帶。

圖2 sST2Fc融合蛋白在CHO細胞中的表達

A: SDSPAGE檢測蛋白A親和層析純化sST2Fc蛋白; B: Western blot鑒定ST2Fc蛋白表達.2.3 sST2特異性結合RAW264.7巨噬細胞 為了檢測RAW264.7巨噬細胞表面是否存在sST2相應受體， 用流式細胞術分析sST2的特異性結合能力。圖3顯示， 在封閉RAW264.7巨噬細胞表面Fc受體后， sST2能特異性結合于RAW264.7細胞表面， 并且其結合強度伴隨LPS刺激而顯著上升。

圖3 sST2特異性結合巨噬細胞表面相應受體

A: RAW264.7巨噬細胞表面存在特異性sST2受體. 流式細胞術檢測hIgG (點線) 和sST2Fc(粗線) 與巨噬細胞表面相應受體結合 (其中細線代表同型對照). B: LPS上調RAW264.7巨噬細胞表面sST2受體表達. 巨噬細胞在LPS刺激前(點線)和刺激后(粗線)， sST2受體表達變化 (其中細線代表同型對照).

2.4 sST2抑制LPS刺激RAW264.7巨噬細胞分泌的TNFα和IL6 在LPS刺激下， RAW264.7細胞能上調結合sST2的能力， 故進一步檢測sST2對LPS激活巨噬細胞的生物學活性影響。在sST2或hIgG預處理RAW264.7巨噬細胞3 h后， 加入LPS（1 mg/L）繼續培養至24 h， 用ELISA檢測不同時間點細胞培養上清中TNFα和IL6的水平。結果顯示（圖4）， sST2能明顯抑制LPS刺激巨噬細胞分泌的炎性細胞因子TNFα和IL6， 而hIgG對照組則無此作用（P

3 討論

在細菌裂解產物如細菌脂蛋白、 LPS等因素刺激下， 巨噬細胞可產生大量的炎性細胞因子包括IL1α/β、 IL12、 TNFα及各種炎性介質如熱休克蛋白（HSP）、 氧自由基等， 它們在誘導機體產生天然免疫應答向特異性免疫應答偏移中發揮了重要作用［5］。廣泛性的細菌感染能引起這些炎癥物質產生混亂， 最終導致多器官衰竭和內毒素休克。ST2可通過調節Th1/Th2型免疫應答偏移而影響疾病的轉歸， 而且在炎性因子IL1α/β和TNFα刺激下， 成纖維細胞分泌sST2的水平上升; 經LPS預處理的人單核細胞產生sST2的水平亦增加， 這些結果均提示sST2可能參與了炎癥反應的調節作用［6］。

巨噬細胞表面與sST2特異性結合的受體及其相應功能尚未完全清楚。雖然ST2與IL1R具有高度同源性， 但未能發現它與已知的IL1家族成員IL1α、 IL1β或IL1R拮抗劑結合。目前， 巨噬細胞表面特異性ST2結合蛋白的cDNA序列已被克隆鑒定， 但是由該蛋白所介導的胞內信號傳遞途徑尚待明確［7］。現已知， ST2結合蛋白含有一個跨膜端以及由12個氨基酸短肽組成的胞內端， 故推測它可能與巨噬細胞識別sST2并介導下游相應的信號傳遞有關。本實驗通過流式細胞術應用重組sST2Fc融合蛋白證實RAW264.7巨噬細胞表面存在特異性的ST2結合蛋白， 并且ST2結合蛋白的表達水平在LPS刺激下顯著上升。或有可能， 與sST2結合的相應受體是巨噬細胞表面一種未知的IL1R家族新成員， 這有待進一步研究。

為了評價sST2在巨噬細胞所介導炎癥反應中的作用， 我們檢測了sST2Fc融合蛋白對LPS激活巨噬細胞的生物學活性影響。結果顯示， ST2Fc融合蛋白預處理組能明顯地抑制LPS誘導巨噬細胞產生的炎性細胞因子TNFα和IL6。亦有文獻報道［8］， sST2能有效抑制肺泡巨噬細胞促炎性細胞因子TNFα、 IL1和IL6的基因轉錄和蛋白表達， 而抗炎性細胞因子IL10、 TGFβ及NO的表達水平未受影響， 從而證實sST2通過直接與細胞表面受體相結合而發揮作用， 并非通過間接途徑。并且， sST2預處理可明顯抑制巨噬細胞TLR4受體mRNA的轉錄， 這種下調LPS相應受體信號途徑的能力， 在一程度上解釋了sST2對炎癥反應的調節作用。由此可見， 通過進一步明確下調巨噬細胞所介導炎癥反應的作用機制， sST2有望成為一種治療內毒素休克及炎癥相關性疾病的新途徑。

參考文獻

［1］ Moritz DR， Rodewald HR， Gheyselinck J， et al. The IL1 receptorrelated T1 antigen is expressed on immature and mature mast cells and on fetal blood mast cell progenitors［J］. J Immunol， 1998， 161(9): 4866-4874.

［2］ Xu D， Chan WL， Leung BP， et al. Selective expression of a stable cell surface molecule on type 2 but not type 1 helper T cells［J］. J Exp Med， 1998， 187(5): 787-794.

［3］ Leung BP， Xu D， Culshaw S， et al. A novel therapy of murine collageninduced arthritis with soluble T1/ST2［J］. J Immunol， 2004， 173(1): 145-150.

［4］ Hayakawa H， Hayakawa M， Kume A， et al. Soluble ST2 blocks interleukin33 signaling in allergic airway inflammation［J］. J Biol Chem， 2007， 282(36): 26369-26380.

［5］ 尹華華， 朱京慈， 李 磊. 巨噬細胞的異質性［J］. 細胞與分子免疫學雜志， 2004， 20(4): 510-512.

［6］ Kakkar R， Lee RT. The IL33/ST2 pathway: therapeutic target and novel biomarker［J］. Nat Rev Drug Discov， 2008， 7(10): 827-40.

第8篇：大數據實習計劃范文

關鍵詞：教學評價；學生體驗；大數據；云計算

中圖分類號：G712 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）12-0219-02

一、引言

教學評價的主要目的是對教學過程和結果進行監控，了解課程執行情況和教師的教學效果，以改進教學實施。聯合國在2012年的大數據白皮書“Big Data for Development：Challenges & Opportunities”中指出大數據時代已經到來，大數據的出現將會對社會生活的各個領域產生深刻影響[1]。大數據時代為我們對數據的分析應用提供了全新的思維和方式[2，3]，為客觀全面的教學質量評價提供了強有力的支持，使得我們可以對教學活動中形成的數據進行全面分析和正確解釋。合理使用評價結果，一方面有利于教師隨時調整教學參數、提高教學質量，另一方面也便于管理者總結經驗，找出影響教師教學質量的關鍵因素。

高職教育的目標是培養工作在生產、服務與管理第一線的高素質技能人才，因此其教學模式應注重學生的主體參與意識、情境體驗感悟和實踐操作能力，要綜合利用模擬、互動和啟發等體驗式教學手段來幫助學生理解教學內容、提升職業能力。“數據驅動學校，分析變革教育”的大數據時代的來臨，為海量數據的存儲和分析提供了技術支持。作為教育工作者，如何獲取巨量的學生體驗數據、利用先進的數據分析技術，客觀評價教育教學質量，適時調整教育方法、完善教學設計、為學生提供個性化輔導，是迫切需要解決的問題。

二、評價內容的設計

1.高職教學評價的特點。用人單位對高素質技能人才提出了越來越高的要求，要求我們培養的學生不僅具備從事職業活動的專業能力，還要具備可持續發展的能力。學生培養的能力目標應當包括：技術應用能力（或業務能力）、各種社會能力、工作方法能力、學習能力以及包括觀察力、想象力等在內的基本能力。教學評價就是要評價包括教學的各個要素和環節在內的教學系統對學生能力目標的影響，分析其在培養學生職業綜合能力方面的優勢和缺點。

首先，利用大數據對學生的發展進行多元評價，既發現學業成績背后的原因，也關注學生情熵等各個方面的成長。利用大數據，更全面地看待學生的發展，發現成績所反映不了的發展問題。

其次，利用大數據實現過程性評價，發現學生的在各個學段、不同模式、不同課程學習中的情感狀態，吸收知識的能力和技能提高的程度，進而完善教學設計、改進教學模式。

再次，教師通過課堂觀察，記錄學生的發言質量、作業完成情況、課堂紀律等，促使自我反思，并進行改進。

最后，隨著MOOC、微課程和翻轉課堂等的興起，信息化教學前移已成為趨勢，該種形勢下，教學職能的重心轉變為設計、組織、幫助與指導學生的學習。在課堂、工作坊或實驗實訓場合，教師通過對學生學習數據的分析，及時發現學生困惑，并介入個性化指導，真正做到因材施教。

2.評價的內容和數據。反映學生綜合職業能力的要素包括知識掌握的程度、知識應用的能力、口頭與書面表達的能力、獨立制訂計劃的能力、創業能力，以及觀察力、想象力、記憶力、讀寫能力、社會能力和社會責任意識等。

學習是學生與學習內容、教師、合作同學和學習環境之間的復雜交互過程。學習體驗是指學生在學習過程中對學習內容、任務安排、教學環境等的感受，以及對學習成果的滿意度等。對學生學習的評價數據包括能力目標數據和體驗數據兩種。體驗數據包括學生學習過程的統計描述，例如學習時間的投入（如學生在某個知識點上花費的時間）、學習活動的頻次（如學生對某個知識點瀏覽的次數）、學習資源瀏覽（如學生對教學視頻中某個片段瀏覽的次數）等。學習者學習的途徑包括學習者提問、回答相關問題和師生交流（如師生交互行為分析、師生發帖的內容分析、師生交互的社會網絡分析），學生對學習過程各階段的感受，對實習、實訓等環境的適應情況，以及學生對自己學習成果的滿意程度，等等。能力目標數據包括學生在學習不同模塊時的階段性成績和課堂觀察結果，以及專題調查與測試的結果。

3.評價數據采集。體驗數據是學生在學習活動及知識應用過程中即時產生的，要了解學生真正的體驗，需要用到大量的源數據，以及更方便的數據采集方式。主要數據采集手段包括調查問卷方式、實時數據采集以及其他方式。

調查問卷的方式是將教學評價的調查問卷以網頁的形式到Web服務器，學生通過登錄相關的頁面，根據頁面顯示的內容，輸入相關信息，這些數據將被錄入數據庫中。

實時數據的采集主要依賴于傳感器、射頻識別技術或專門軟件等。例如，我們可以利用圖像傳感器捕捉學生在觀看教學視頻時的視線移動，用專門軟件跟蹤記錄學生學習時長和完成習題檢測的全過程，包括讀題的時間、做題的順序、做題時間、解答過程等；為了研究學生的學習與心理動態，可以在線采集他們的行為蹤跡、交友網絡和微博等半結構或非結構數據；為了了解學生的價值、態度和道德養成，可用軟件記錄學生對學術活動和社交活動的參與情況等。其他方式包括文件、檔案記錄、深度訪談、參與式觀察等采集手段。

三、數據分析和結果反饋

評價數據中既有結構化的數據，又包含非結構化的數據。將結構和非結構化的學習數據及時存儲到數據中心是實現數據訪問和實時分析的必要前提。傳統數據存儲的方法需要解決數據的異構性問題，如采用聯邦式、基于中間件模型和數據倉庫等方法。云存儲技術不但能夠兼容不同結構的數據，而且屏蔽了數據丟失、病毒入侵等問題，是安全可靠的數據存儲中心。云計算開源平臺Hadoop提供了分布式文件系統（HDFS）、分布式數據庫（HBase）以及數據分析處理等功能模塊在內的完整生態系統，現已經發展成為目前最流行的大數據處理平臺[4]。采用Hadoop對教學評價過程中采集的海量數據進行處理，具有高度的擴展能力和容錯性能，除了結構化與半結構化數據外，也可對文本文檔、對話數據、音頻視頻等傳統數據倉庫無法應付的非結構化數據進行合理解釋，最終得到對教學各個環節的效果評價。教學評價的結果是發現各教學要素和學生個性與能力目標的關系。

利用評價結果，教師和教育研究者可以通過分析總結學習者特征等數據，預測學習者下一步所需要的教學內容和形式，然后根據學生的現有水平和能力量體裁衣、因材施教地為學生制訂教育計劃。例如設計適應學生水平和能力的教學內容、對于學習有困難的學生進行干預、提供反饋等，并向學習者推薦下一步的學習策略（包括學習環節的順序和形式、學習內容的難度等）。

四、結論

大數據時代為我們提供了強大的技術支持與數據源，以供教師與教學管理者分析學生體驗數據。基于海量學生體驗數據的教育質量評價，通過適時記錄反饋學習者在學習過程中的各類體驗，分析學生培養的能力目標和教學要素，學生體驗數據之間的關系，并及時反饋給相關人員，大大方便了教學環節和要素的改進，必然會帶來教育質量的提升。

參考文獻：

[1]MANYIKA J，CHUI M，BROWN B，et al. Big Data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[R/OL].Las Vegas：The McKinsey Global Institute. [2013-07-24].http：///insights/business_technology/ big_data_the_next_frontier_for innovation.

[2]World Economic Forum. Big data，big impact：New possibilities for international development [EB/OL].[2013-07-24].

http：///reports/big-data- big-impact- new-possibilities-international-development.

[3]Big Data for Development：Challenges & Opportunities[R/OL].[2014-05-10].http：// mckinsey .com/insights/business_technology/

第9篇：大數據實習計劃范文

【關鍵詞】高校圖書館員；信息素質；素質教育；問題研究

目前我國高校圖書館已基本實現了數字圖書館和移動圖書館，日新月異的信息技術發展趨勢要求圖書館的服務模式必須重新定位。按照2016年教育部頒發的高校圖書館工作新規程要求，高校圖書館必須為提高高校教育質量而努力。要適應這一要求，高校圖書館館員自身素質必須和大數據時代的背景要求合拍。所以，高校圖書館員的信息素質教育工作應該是目前的重中之重。

1 高校圖書館員進行信息素質教育勢在必行

1.1 大數據時代高校圖書館事業都在迅猛發展，新技術發展，以及以讀者為中心的服綻砟鉅求館員必須與時俱進，創新服務模式跟上時展的步伐。目前高校圖書館員學歷參差不齊，專業五花八門，真正學過圖書館情報學、計算機等專業學科的人少之又少，完全不能適合新時代高校圖書館發展的要求。專業素質人才缺乏，館員知識結構混亂、學歷不達標、應變能力差等問題相互糾纏，無法滿足信息時代讀者需求的參考咨詢、科技查新、閱讀推廣等信息服務工作。使得高校圖書館事業不能正常有序的發展。

1.2 隨著新時期知識經濟的到來，新知識、新技術、新觀念不斷涌現，根據最新研究知識的半衰期為2年，知識的成倍更新相當于進入大一學的知識到畢業大半都過時了。現代人每天對信息的接受量遠遠超過上個世紀。傳統圖書館工作經驗與新形勢格格不入，已被歷史所淘汰，為適應新形勢發展，高校圖書館員有必要長期、有計劃地開展信息素質的繼續教育培訓工作。

1.3 隨著國家制度改革的不斷深入，機關事業單位的績效工資也隨之進行了改革。高校圖書館員大部分都走技術職稱，按學時完成接受遠程教育和網絡教育成為評職評先的必要條件。我省專業技術人員的繼續教育工作從制度上予以明確，高校圖書館員完成信息素質教育學時成為評先和技術職稱晉級的硬性指標。

2 高校圖書館館員信息素質教育工作現狀分析

2.1 長期以來高校圖書館隸屬于學校教輔機構，晉升職稱屬于副系列，不被學校領導重視，圖書系列專業技術人員晉職更是無人問津，更談不上對圖書館員組織實施信息素質教育。這種管理制度給圖書館的工作帶來極大不便，使得圖書館員沒有學習目標、工作不積極懶散，圖書館的硬件設施與館員的素質不配套，館員的專業技術與實際工作的脫節，造成資源的極大浪費，無法保證高校教學質量的穩定提高。

2.2 高校圖書館工作人員上班時間屬于坐班制，除法定節假日外幾乎都在崗位坐班，而且，隨著時代進步每個圖書館都在延長開館時間，以滿足適應信息時代的要求。另外不同崗位的開放時間不同，不能統一安排時間集體學習，這些原因造成信息素質教育工作不能按部就班進行。

2.3 信息素質教育培訓還是以文化概論、圖書館情報學、文獻檢索分類等這些陳舊的文獻分類知識為主，大數據時代的新興專業知識及技能培訓課很少。在進行課程培訓時授課教師與學員之間不能進行有效的交流溝通，授課效果極不明顯，再者培訓內容的專業理論性強，圖書館員看似理論知識得到了更新，但是這種學習沒有針對實際問題，脫離工作實踐，造成浪費了館員的時間，實際工作中遇到釋疑解難、參考咨詢等解決問題的實際能力并沒有得到明顯提高。

3 高校圖書館員的信息素質教育策略

3.1 繼續教育工作急需建立一個完整的培訓體系統一管理，使繼續教育工作規范化、科學化、專業化。根據2016年教育部頒布的《高校圖書館工作新規程》，高校圖書館必須為提高高校教育質量服務，逐步提高館員信息素質則是首要任務。那么圖書館辦公室就要肩負重任，對本單位人員信息進行登記，對他們的專業、學歷、職稱以及實際工作能力等都進行一次徹底評估，制定出切實可行的培訓目標，使信息素質教育工作能夠健康有序的進行。

3.2 高校圖書館可以根據省圖工委下發的繼續教育工作發展規劃制定學習進度。具體培訓方向由各工作崗位根據實際情況有針對性選擇學習。也可以參加遠程教育在線學習，提交相關學習材料，同時館員之間也可以分享培訓的知識、工作和學習心得。

3.3 在新信息網絡時代傳統的集中面授學習模式已經不適應，新時代的培訓模式應充分利用網絡開展學術活動，這種遠程的教育模式既節省時間又可以使館員交流成功的學習經驗，對進行知識和技能有效交流，還可以促進館員更新觀念，接受新信息、新理論，學習新技術、開拓新思路，提高圖書館館員的文化素質和業務技術水平。高校圖書館還可以利用勤工儉學和畢業實習學生頂崗的辦法，派有培養前途的館員到有圖書情報專業的高校去進行定期的專業繼續教育技能理論培訓。這樣可以解決了在職員工參加繼續教育培訓后無法開展工作的問題，是可持續發展的進行信息素質教育培訓一個不錯的模式。同時手機版網絡繼續教育平臺也可以在廣大館員中推廣，打破地域和時間的限制，滿足館員多元化繼續教育的要求。

高校圖書館專業技術人員的信息素質教育工作科學化、制度化，是改善館員傳統服務模式、提升服務質量、樹立圖書館員信心、熱愛圖書館事業的重要手段。同時需要我們深刻認識到圖書館館員的信息素質教育工作是一項復雜的系統工程，圖書館未來發展方向是必須著力提升自身實力，適應大數據時代的發展。所以，我們圖書館人應該充分利用圖書館的資源優勢，挖掘信息技術能力，依托網絡數字平臺使信息素質教育工作蓬勃發展。

【參考文獻】

[1]劉偉.大數據時代圖書館員信息素質教育服務平臺構建[J].中國教育信息化2016.3.

[2]梁靜.大數據時代圖書館館員的信息素質教育走向[J].河南圖書館學刊2015.2.